Questions tagged «sharding»

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具有SQL Server 2016 Shard的多租户系统是否应该通过每个租户通过单独的数据库进行租户隔离?
给定用例: 租户数据不应串扰,一个租户不需要另一租户的数据。 每个租户都可能具有较大的历史数据量。 SQL Server托管在AWS EC2实例中。 每个租户在地理位置上都相距遥远。 有意使用第三方可视化工具,例如PowerBI Embedded 预计数据量会随着时间增长 系统的成本受到限制。 没有24/7生产DBA,解决方案必须可维护 解决方案应该能够水平缩放。 租户总数少于50 推荐的体系结构是什么,此用例是否有参考实现?我相信许多人可能已经在企业软件开发中遇到了这个问题。 我认为这与处理多租户数据库体系结构中越来越多的租户不同。在该问题中提到的用例处理的租户数量更多,这与只有极少数(50)的大租户不同。提到的体系结构可能是这里的解决方案,这是我想进一步了解的。

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MongoDB:在应用程序服务器上共同定位mongos进程
我想问一个有关本文档中描述的最佳实践的问题: http://info.mongodb.com/rs/mongodb/images/MongoDB-Performance-Best-Practices.pdf 使用多个查询路由器。使用跨多个服务器的多个mongos进程。常见的部署是将mongos进程共定位在应用程序服务器上,从而允许应用程序和mongos进程之间进行本地通信。mongos进程的适当数量将取决于应用程序和部署的性质。 有关我们的部署的背景知识。我们有很多应用服务器节点。它们每个都使用无状态RESTful WS运行一个基于JVM的进程。正如最佳实践所建议的那样,每个单个应用程序服务器节点都运行自己的mongos进程,这意味着JVM进程的数量始终等于进程的数量mongos。 所有mongos进程都连接到3台配置服务器和几个mongo分片(每个分片内都有副本集)。即使我们使用分片部署,也没有真正分片集合。实际上,我们有大量的数据库,这些数据库在创建时就分布在所有分片上(这是目前分片的主要用例)。 由于最佳实践还表明“适当的mongos进程数量将取决于应用程序和部署的性质”,我开始怀疑我们的用法mongos实际上是否合适,或者让我们拥有几个专用mongos节点是否更好?我们的应用服务器无需mongos本地运行即可连接到它们。 您对决定mongos与应用程序服务器实例数量或MongoDB集群大小相关的多少个实例合适的最佳方法有何看法? 最近,我们开始研究无状态Web服务的集群管理,我的意思是指诸如Docker,Apache Mesos和Kubernetes之类的工具。如果我们使用的是Docker,那么通常不建议在容器内运行多个进程。考虑到这一事实,要确保应用程序服务器容器和mongos容器始终位于同一物理节点上并具有相同数量的进程,将变得非常困难。这使我想知道这种最佳实践是否仍然适用于我刚刚描述的集群体系结构。如果没有,您能否建议mongos在这种体系结构中定位和部署流程的更好方法是什么?

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mongodb分片迁移500GB需要13天-这是缓慢的还是正常的?
我有mongodb分片群集,分片键是哈希值。它具有2个分片副本集。每个副本集有2台计算机。 我通过添加另外2个分片副本集进行了实验,然后开始重新平衡。 但是,一段时间后,我发现块迁移相当缓慢。移动1.4GB数据需要1个小时。 这让我很担心,这意味着我必须等待13天才能完成500GB的块迁移! 我对这些东西还很陌生,我没有上帝会感觉它是缓慢,快速还是正常。但是,这些数字并不能说服我。 关于实验的其他说明:-使用m3中型aws计算机-不运行其他进程,仅迁移块-默认的mongodb分片安装,无需进一步配置-分片使用对象ID(_id)的哈希值-最大块大小为64MB
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